Que el fuego es un impulsor de la deforestación, y que lo es sobre todo en el pinar (Lloyd & León, 2019).
Que hemos perdido más bosque del que hemos ganado (Hansen et al., 2013).
Que hubo fuego en el Holoceno (Horn, Orvis, Kennedy, Clark, & others, 2000; Kennedy, Horn, & Orvis, 2006).
Que hay una relación estrecha entre pérdida de bosque y agricultura migratoria, esta última dirigida por prácticas de tumba y quema comenzando en pequeños aclareos (Cámara Artigas, 1997; Lloyd & León, 2019; Myers, O’Brien, Mehlman, & Bergh, 2004; OEA, 1967; Ovalle de Morel & Rodrı́guez Liriano, 1984; Tolentino & Peña, 1998; Wendell Werge, 1974; Zweifler, Gold, & Thomas, 1994).
Por lo tanto, medir el grado de asociación—niankesea “estadística”—entre fuego y deforestación, es crucial para estimar qué tanto contribuye la agricultura de subsistencia a la deforestación.
PERO, con las fuentes nacionales esto no es posible, porque,
o no son consistentes espacial y/o temporalmente,
o usan unidades territoriales inhomogéneas.
OK, tenemos los datos idóneos, pero surge otro problema: un simple análisis de correlación—y más aún, una modelización—con datos espacializados, normalmente es inviable porque se viola el principio de independencia de las observaciones (e.g. datos autocorrelacionados espacialmente).
También tenemos la solución: modelos espaciales autorregresivos.
XKCD comics: https://xkcd.com/1831/
Determinar si existe asociación entre fuego y deforestación, qué tan fuerte es, cuando y dónde.
“Ya que” se procesarían millones de celdas, de paso,
explorar patrones por provincias, municipios y AAPP,
determinar si hay zonas de concentración significativa del fuego y la deforestación,
caracterizar la composición de la deforestación según el tamaño de las zonas deforestadas,
determinar si hay alguna tendencia sostenida.
Y, respecto de Valle Nuevo, ¿qué? Pues, todo lo anterior.
Cumpliendo los siguientes criterios:
Usando software libre.
Usando datos abiertos.
Creando script reproducible abierto al mundo.
Por el momento, aquí: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.06.15.448604v1.full
https://github.com/geofis/forest-loss-fire-reproducible/data-download-preparation-eda.pdf
https://github.com/geofis/forest-loss-fire-reproducible/data-download-preparation-eda.pdf
https://github.com/geofis/forest-loss-fire-reproducible/data-download-preparation-eda.pdf
https://github.com/geofis/forest-loss-fire-reproducible/data-download-preparation-eda.pdf
Ejemplos simplificados de autocorrelación:
Fuente: http://dx.doi.org/10.4067/S0250-71612012000300004 (Suárez, 2012)
“En promedio, cada anomalía térmica/punto de calor/fuego detectado por los sensores MODIS y VIIRS, se asoció con 1.5 ha y 3 ha de pérdida de bosque, respectivamente”
Hemos perdido bosque, y mucho (~3100 km2)
El fuego y la pérdida de bosque están significativamente asociados, con un tamaño de efecto importante.
Las mayores concentraciones de pérdida de bosque y fuego se dieron en Cord. Central, S. de Bahoruco, Los Haitises/Samaná y las regiones Noroeste y Este.
Dicha asociación fue débil/intermitente en el Este, donde el fuego disminuyó y la deforestación aumentó.
El área deforestada en pequeños (<1 ha) y grandes (>1 ha) desmontes, ¡es básicamente idéntica! (~1550 km2 c/u).
Superficie declarada (Ley 202-04, Dec. 571-09): 906.3 km2
Superficie calculada (UNEP-WCMC and IUCN, 2021): 911.02 km2
¿Cuánto de la cobertura >25% se perdió en 2001-2018?
~49 km2. Es decir, perdió una superficie equivalente a aproximadamente 33 veces el Jardín Botánico Nacional del Santo Domingo. “Pila e palo.”
Fue la cuarta área protegida que mayor superficie absoluta perdió en el periodo.